5 Korrelationen
5.1 Korrelation von Bildungsabschlüssen erkennen
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 280 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 160 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 344 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 197 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 239 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 107 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 174 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 230 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 223 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 254 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 243 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 206 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 188 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 222 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
Angenommen ein Forscherteam erhebt in einem Land querschnittlich die höchsten Bildungsabschlüsse von 191 Müttern und deren ältesten Töchter und erhält die oben dargestellten Daten. Welche der folgenden Aussagen können anhand der Daten geschlussfolgert werden?
5.2 Kendall’s \(\tau_b\) in Minimalbeispiel berechnen
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | B | C | E |
|---|---|---|---|
| -2 | -4 | 2 | -1 |
| -4 | -8 | 4 | -3 |
| -6 | -12 | 6 | -5 |
| -8 | -16 | 8 | -7 |
\(\tau_B(A,B) =\)
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,E) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | B | C | E |
|---|---|---|---|
| -4 | -8 | 4 | -2 |
| -8 | -16 | 8 | -6 |
| -12 | -24 | 12 | -10 |
| -16 | -32 | 16 | -14 |
\(\tau_B(A,B) =\)
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,E) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | B | D | E |
|---|---|---|---|
| -4 | -8 | 8 | -2 |
| -8 | -16 | 16 | -6 |
| -12 | -24 | 24 | -10 |
| -16 | -32 | 32 | -14 |
\(\tau_B(A,B) =\)
\(\tau_B(A,D) =\)
\(\tau_B(A,E) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | B | D | F |
|---|---|---|---|
| -2 | -4 | 4 | -5 |
| -4 | -8 | 8 | -7 |
| -6 | -12 | 12 | -9 |
| -8 | -16 | 16 | -11 |
\(\tau_B(A,B) =\)
\(\tau_B(A,D) =\)
\(\tau_B(A,F) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | B | C | F |
|---|---|---|---|
| -2 | -4 | 2 | -3 |
| -4 | -8 | 4 | -5 |
| -6 | -12 | 6 | -7 |
| -8 | -16 | 8 | -9 |
\(\tau_B(A,B) =\)
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,F) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | B | C | D |
|---|---|---|---|
| 2 | 4 | -2 | -4 |
| 4 | 8 | -4 | -8 |
| 6 | 12 | -6 | -12 |
| 8 | 16 | -8 | -16 |
\(\tau_B(A,B) =\)
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,D) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | C | D | F |
|---|---|---|---|
| -4 | 4 | 8 | -6 |
| -8 | 8 | 16 | -10 |
| -12 | 12 | 24 | -14 |
| -16 | 16 | 32 | -18 |
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,D) =\)
\(\tau_B(A,F) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | C | D | E |
|---|---|---|---|
| 4 | -4 | -8 | 7 |
| 8 | -8 | -16 | 11 |
| 12 | -12 | -24 | 15 |
| 16 | -16 | -32 | 19 |
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,D) =\)
\(\tau_B(A,E) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | B | D | F |
|---|---|---|---|
| -4 | -8 | 8 | -6 |
| -8 | -16 | 16 | -10 |
| -12 | -24 | 24 | -14 |
| -16 | -32 | 32 | -18 |
\(\tau_B(A,B) =\)
\(\tau_B(A,D) =\)
\(\tau_B(A,F) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | C | D | F |
|---|---|---|---|
| 4 | -4 | -8 | 1 |
| 8 | -8 | -16 | 5 |
| 12 | -12 | -24 | 9 |
| 16 | -16 | -32 | 13 |
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,D) =\)
\(\tau_B(A,F) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | B | C | E |
|---|---|---|---|
| 4 | 8 | -4 | 5 |
| 8 | 16 | -8 | 9 |
| 12 | 24 | -12 | 13 |
| 16 | 32 | -16 | 17 |
\(\tau_B(A,B) =\)
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,E) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | C | D | E |
|---|---|---|---|
| 2 | -2 | -4 | 4 |
| 4 | -4 | -8 | 6 |
| 6 | -6 | -12 | 8 |
| 8 | -8 | -16 | 10 |
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,D) =\)
\(\tau_B(A,E) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | B | E | F |
|---|---|---|---|
| 4 | 8 | 7 | 1 |
| 8 | 16 | 11 | 5 |
| 12 | 24 | 15 | 9 |
| 16 | 32 | 19 | 13 |
\(\tau_B(A,B) =\)
\(\tau_B(A,E) =\)
\(\tau_B(A,F) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | C | D | E |
|---|---|---|---|
| 4 | -4 | -8 | 7 |
| 8 | -8 | -16 | 11 |
| 12 | -12 | -24 | 15 |
| 16 | -16 | -32 | 19 |
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,D) =\)
\(\tau_B(A,E) =\)
Gegeben sind die folgenden Daten. Welches Kendall’s \(\tau_b\) ergibt sich für die folgenden Variabenpaare?
Hinweis: Eine Rechnung ist nicht unbedingt notwendig
| A | C | D | E |
|---|---|---|---|
| 4 | -4 | -8 | 5 |
| 8 | -8 | -16 | 9 |
| 12 | -12 | -24 | 13 |
| 16 | -16 | -32 | 17 |
\(\tau_B(A,C) =\)
\(\tau_B(A,D) =\)
\(\tau_B(A,E) =\)
5.3 Kendall’s \(\tau_b\) aus Grafik schätzen
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V3 und V4. Welches Kendall’s \(\tau_b (V3,V4)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.3.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -1.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt 0.48.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.02.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.06.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt 0.6.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt 0.69.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.09.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.18.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.35.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.11.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.81.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.8.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.72.
Obige Abbibldung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Kendall’s \(\tau_b (V1,V2)\) passt am besten zu dieser Abbildung?
Das berechnete Kendall’s \(\tau_b\) beträgt -0.68.
5.4 Kendall’s \(\tau_b\) in Alluvial Plot erkennen
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
Die drei Abbildungen stellen die Assoziation der Schulabschlüssen der Eltern (links) und ihrer Kinder (rechts) dar.
- Eine Abbildung zeigt eine starke positive Assoziation,
- eine Abbildung zeigt eine starke negative Assoziation und
- eine Abbildung eine vernachlässigbar kleine Korrelation dar.
Welche Abbildung kann welcher Korrelation zugeordnet werden?
5.5 Korrelation in Plot erkennen
5.6 Pearson’s \(r\) in Tabelle erkennen
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 10 | 1 |
| 5 | 1 |
| 10 | 6 |
| 5 | 6 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 8 | 4 |
| 9 | 4 |
| 8 | 7 |
| 9 | 7 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 4 | 7 |
| 10 | 7 |
| 4 | 3 |
| 10 | 3 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 3 | 7 |
| 10 | 7 |
| 3 | 9 |
| 10 | 9 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 4 | 4 |
| 2 | 4 |
| 4 | 1 |
| 2 | 1 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 10 | 10 |
| 4 | 10 |
| 10 | 9 |
| 4 | 9 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 7 | 3 |
| 2 | 3 |
| 7 | 1 |
| 2 | 1 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 1 | 9 |
| 3 | 9 |
| 1 | 2 |
| 3 | 2 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 8 | 1 |
| 6 | 1 |
| 8 | 10 |
| 6 | 10 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 4 | 2 |
| 9 | 2 |
| 4 | 3 |
| 9 | 3 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 10 | 7 |
| 8 | 7 |
| 10 | 8 |
| 8 | 8 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 3 | 9 |
| 5 | 9 |
| 3 | 4 |
| 5 | 4 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 1 | 3 |
| 5 | 3 |
| 1 | 4 |
| 5 | 4 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 3 | 2 |
| 4 | 2 |
| 3 | 6 |
| 4 | 6 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
Welches Pearson’s \(r(A,B)\) wird sich für folgendes Minimaldatenbeispiel zeigen:
| A | B |
|---|---|
| 6 | 1 |
| 9 | 1 |
| 6 | 7 |
| 9 | 7 |
Trägt man die Daten in ein (kartesisches) Koordinatensystem mit einer A-Achse und einer B-Achse ein, erkennt man, dass die Regressionsgerade eine Steigung von 0 hat. Damit ist auch r gleich 0, da eine Stauchung und Streckung in A- oder B-Richtung diese Steigung nicht verändert.
5.7 Pearson’s \(r\) in Tabelle erkennen
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
In der himmlischen Weihnachtswerkstatt batteln sich die beiden Elfenteams »Jinglies« und »Sparklies«, wer mit der Fertigung welcher Geschenke schneller fertig ist. Dabei kommen die unten dargestellten Daten zustande.
Schätzen Sie \(\text{Cohen's }d = \frac{\overline{Sparklies} - \overline{Jinglies}}{\sqrt{\frac{s(Sparklies)^2 + s(Jinglies)^2}{2}}}\)
5.8 Pearson’s \(r\) als Wahrscheinlichkeit
Eine Forscherin untersucht die Korrelation zwischen der Klassengröße (variiert zwischen 21 und 27 Schülerinnen und Schülern) und dem Ergebnis eines Fachwissenstests. Dazu erhebt sie beide Variablen bei N = 18678 Schülerinnen und Schülern in 778 Klassen und erhält ein Pearson’s r von .12. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach eine Schüler:in in einer überdurchschnittlich großen Klasse eine überdurchschnittlich starke Leistung?
Eine Forscherin untersucht die Korrelation zwischen der Klassengröße (variiert zwischen 21 und 27 Schülerinnen und Schülern) und dem Ergebnis eines Fachwissenstests. Dazu erhebt sie beide Variablen bei N = 18678 Schülerinnen und Schülern in 778 Klassen und erhält ein Pearson’s r von .12. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach eine Schüler:in in einer überdurchschnittlich großen Klasse eine überdurchschnittlich starke Leistung?
Ein Forscher untersucht, inwiefern Intelligenz und Gehalt korreliert sind. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 58678 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .33. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e überdurchschnittlich intelligente:r Student:in in eine überdurchschnittlich großes Gehalt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern die Fachkompetenz einer Lehrkraft mit dem Lernfortschritt der Schülerinnen und Schüler assoziiert ist. Dazu erfasst er beide Variablen bei N = 142 Lehrkräften und deren Schülerinnen und Schüler und erhält ein Pearson’s r von .54. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigen demnach die Schüler:innen einer überdurchschnittlich fachkompetenten Lehrkraft einen überdurchschnittlichen Lernfortschritt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern das Gehalt der Eltern mit dem Gehalt von Befragten korreliert. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 664 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .43. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e Befragte:r mit überdurchschnittlich verdienenden Eltern ein überdurchschnittliches Gehalt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern Intelligenz und Gehalt korreliert sind. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 58678 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .33. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e überdurchschnittlich intelligente:r Student:in in eine überdurchschnittlich großes Gehalt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern Intelligenz und Gehalt korreliert sind. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 58678 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .33. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e überdurchschnittlich intelligente:r Student:in in eine überdurchschnittlich großes Gehalt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern die Begeisterung für den pädagogischen Beruf mit dem Lernfortschritt der Schülerinnen und Schüler assoziiert ist. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 568 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .31. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigen demnach die Schüler:innen einer überdurchschnittlich enthusiastischen Lehrkraft einen überdurchschnittlichen Lernfortschritt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern das Gehalt der Eltern mit dem Gehalt von Befragten korreliert. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 664 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .43. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e Befragte:r mit überdurchschnittlich verdienenden Eltern ein überdurchschnittliches Gehalt?
Eine Forscherin untersucht, inwiefern Gewissenhaftigkeit und akademische Leistung korreliert sind. Dazu erhebt sie beide Variablen bei N = 678 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .43. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e überdurchschnittlich gewissenhafte:r Student:in eine überdurchschnittlich starke akademische Leistung?
Ein Forscher untersucht, inwiefern das Gehalt der Eltern mit dem Gehalt von Befragten korreliert. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 664 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .43. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e Befragte:r mit überdurchschnittlich verdienenden Eltern ein überdurchschnittliches Gehalt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern Intelligenz und Gehalt korreliert sind. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 58678 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .33. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e überdurchschnittlich intelligente:r Student:in in eine überdurchschnittlich großes Gehalt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern die Fachkompetenz einer Lehrkraft mit dem Lernfortschritt der Schülerinnen und Schüler assoziiert ist. Dazu erfasst er beide Variablen bei N = 142 Lehrkräften und deren Schülerinnen und Schüler und erhält ein Pearson’s r von .54. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigen demnach die Schüler:innen einer überdurchschnittlich fachkompetenten Lehrkraft einen überdurchschnittlichen Lernfortschritt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern Intelligenz und Gehalt korreliert sind. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 58678 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .33. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e überdurchschnittlich intelligente:r Student:in in eine überdurchschnittlich großes Gehalt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern die Begeisterung für den pädagogischen Beruf mit dem Lernfortschritt der Schülerinnen und Schüler assoziiert ist. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 568 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .31. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigen demnach die Schüler:innen einer überdurchschnittlich enthusiastischen Lehrkraft einen überdurchschnittlichen Lernfortschritt?
Ein Forscher untersucht, inwiefern die Begeisterung für den pädagogischen Beruf mit dem Lernfortschritt der Schülerinnen und Schüler assoziiert ist. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 568 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .31. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigen demnach die Schüler:innen einer überdurchschnittlich enthusiastischen Lehrkraft einen überdurchschnittlichen Lernfortschritt?
Geben Sie die Antwort als Dezimalzahl mit führender 0 zwischen 0 und 1 an (z.B. 0,123)
Ein Forscher untersucht, inwiefern Intelligenz und Gehalt korreliert sind. Dazu erhebt er beide Variablen bei N = 58678 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .33. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e überdurchschnittlich intelligente:r Student:in in eine überdurchschnittlich großes Gehalt?
Geben Sie die Antwort als Dezimalzahl mit führender 0 zwischen 0 und 1 an (z.B. 0,123)
Ein Forscher untersucht, inwiefern die Fachkompetenz einer Lehrkraft mit dem Lernfortschritt der Schülerinnen und Schüler assoziiert ist. Dazu erfasst er beide Variablen bei N = 142 Lehrkräften und deren Schülerinnen und Schüler und erhält ein Pearson’s r von .54. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigen demnach die Schüler:innen einer überdurchschnittlich fachkompetenten Lehrkraft einen überdurchschnittlichen Lernfortschritt?
Geben Sie die Antwort als Dezimalzahl mit führender 0 zwischen 0 und 1 an (z.B. 0,123)
Eine Forscherin untersucht, inwiefern Gewissenhaftigkeit und akademische Leistung korreliert sind. Dazu erhebt sie beide Variablen bei N = 678 Studierenden und erhält ein Pearson’s r von .43. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach ein:e überdurchschnittlich gewissenhafte:r Student:in eine überdurchschnittlich starke akademische Leistung?
Geben Sie die Antwort als Dezimalzahl mit führender 0 zwischen 0 und 1 an (z.B. 0,123)
Eine Forscherin untersucht die Korrelation zwischen der Klassengröße (variiert zwischen 21 und 27 Schülerinnen und Schülern) und dem Ergebnis eines Fachwissenstests. Dazu erhebt sie beide Variablen bei N = 18678 Schülerinnen und Schülern in 778 Klassen und erhält ein Pearson’s r von .12. Mit welcher Wahrscheinlichkeit zeigt demnach eine Schüler:in in einer überdurchschnittlich großen Klasse eine überdurchschnittlich starke Leistung?
Geben Sie die Antwort als Dezimalzahl mit führender 0 zwischen 0 und 1 an (z.B. 0,123)
5.9 Pearson’s \(r\) aus Grafik schätzen
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2) passt am besten zu diesen Daten?
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei -0.8561266.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei 0.8398357.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei 0.1951246.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei -0.6640101.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei 0.5183288.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei -0.3576359.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei 0.199911.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei -0.0869055.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei 0.4976161.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei -0.12513.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei 0.3550923.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei -0.0296068.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei -0.2589081.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei 0.0527716.
Obige Abbildung zeigt die Assoziation der beiden Variablen V1 und V2. Welches Pearson’s r(V1,V2).
Wie groß schätzen Sie Pearsons’s \(r\) für diese Daten?
Verwenden Sie eine führende Null bei der Angabe (z.B. -0,31)
Die berechnete Korrelation liegt bei 0.0163726.
5.10 Pearson’s \(r\) und Kendall’s \(\tau_b\) im Vergleich
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?
Welche Aussagen sind wahr?